Innate immune responses to "Aspergillus fumigatus"

AbstractAspergillus fumigatus is a ubiquitous mould that can cause invasive aspergillosis, a potentially lethal infection in onco-hematological patients. With an incidence rate ranging from 5 to 15%, invasive aspergillosis (IA) is one of the most frequent infections in patients undergoing intensive myeloablative chemotherapy for acute leukaemia or allogenic hematopoietic stem cell transplantation (HSCT). Toll-like receptors (TLRs) are transmembrane proteins located in immune cells, such as macrophages sand dendritic cells, that detect molecular motifs from invading pathogens to initiate immune response mechanisms. Studies suggested a role for TLR2 and TLR4 in the detection of A. fumigatus. However, few data are available on the role of TLR1 and TLR6, both known as TLR2 co-receptors, in innate immune responses to this pathogen.In this study, we used an immunogenic mutant strain of A. fumigatus, together with a wild-type strain, to analyse the role of TLRs and their signalling pathways in the innate immune response to this mould. We show for the first time that this response involves both TLR1 and TLR6 in mouse and TLR1, but not TLR6, in human. We show that, despite the high sequence homology between TLR1 and TLR6, the specificity in the sensing of A. fumigatus relies on the human TLR1 and TLR6 ectodomains. Furthermore, we show that two human single nucleotide polymorphisms (SNPs) (G1805T [S6021] and G239C [R80T]) affect the response to this pathogen. Our work also confirms the role of TLR2 and TLR4 in the detection of A. fumigatus, together with their co-receptors CD 14 and MD2, in both mouse and human, and highlights the nature of the intracellular signaling pathway used by these receptors to mediate the immune response against this pathogen.This study provides a comprehensive analysis of the role of TLRs and their signalling pathways in the innate immune recognition of A. fumigatus and may have important consequences for diagnosis, management and treatment of IA in high risk patients.RésuméAspergillus fumigatus est un champignon saprophyte ubiquitaire qui peut causer l'aspergillose invasive (AI), une infection potentiellement mortelle chez les patients onco-hématologiques. Avec un taux d'incidence de 5 à 15%, l'AI est l'une des infections les plus fréquentes chez les patients subissant une chimiothérapie intensive pour une leucémie aiguë ou une allogreffe de cellules souches hématopoïétiques. Les récepteurs Toll-like (Toll-like receptors, TLRs) sont des protéines transmembranaires placés stratégiquement à la surface de certaines cellules immunitaires, comme les macrophages et les cellules dendritiques. Ces protéines sont capables de détecter des motifs moléculaires à la surface des pathogènes et de déclencher la réponse immunitaire innée. Des études ont suggéré l'implication de TLR2 et TLR4 dans la détection dΆ. fumigatus. Cependant, peu de données sont disponibles sur le rôle de TLR1 et TLR6, qui sont les co-récepteurs de TLR2, dans ce mécanisme de défense immunitaire.Dans cette étude, nous avons utilisé une souche particulièrement immunogénique d'A. fumigatus, ainsi qu'une souche sauvage, pour analyser l'implication des récepteurs TLRs dans la réponse immunitaire à ce champignon filamenteux. Nous montrons pour la première fois que cette détection implique TLR1 et TLR6 chez la souris, et TLR1, mais pas TLR6, chez l'homme. Nous montrons également que la spécificité de détection chez l'homme est due à des séquences spécifiques du domaine extra- membranaire de TLR1 et TLR6, et que des polymorphismes mono-nucléotidiques du récepteur (G1805T [S602I] and G239C [R80T]) influencent la réponse à ce pathogène. Nous confirmons également l'implication de TLR2 et TLR4, avec leurs co-récepteurs CD14 et MD2, dans la détection d'A. fumigatus, chez l'homme et la souris, et mettons en évidence les voies de signalisation cellulaires impliquées dans la réponse immunitaire à ce pathogène.Ces nouvelles connaissances sur le rôle des TLRs et de leurs voies de signalisation cellulaire dans la détection immunitaire innée d'A. fumigatus pourraient influencer le diagnostic, la prévention et le traitement de l'AI chez les patients à haut risque de développer cette infection.

Technique de reconstruction itérative VEO : évaluation en tomodensitométrie thoracique chez l'enfant.

Objectifs: Evaluer la technique de reconstruction itérative VEO en tomodensitométrie (TDM) du thorax chez l'enfant. Matériels et méthodes: Etude prospective, basée sur 20 patients (7-18 ans), suivis pour mucoviscidose et adressés pour TDM de suivi. Dix patients (groupe A) ont eu une acquisition basse-dose habituelle (BD). Dix patients (groupe B) ont eu une acquisition très-basse-dose (TBD) et ultra-basse-dose (UBD). Les acquisitions BD étaient reconstruites par rétroprojection filtrée (RPF), les acquisitions TBD et UBD étaient reconstruites par RPF et VEO. L'évaluation de VEO était basée sur la réduction de dose et la qualité des images (mesures de bruit et scores de visualisation des structures pulmonaires). Résultats: Une réduction de dose d'environ 50% était obtenue dans le groupe B. La réduction du bruit en VEO par rapport aux RPF était de 55% en TBD et de 75% en UBD. En VEO, une amélioration des scores de visualisation des structures pulmonaires était obtenue en TBD et UBD. Cependant, en VEO-UBD, la visualisation des structures distales demeuraient parfois insuffisante et celle des structures proximales était altérée par une modification de texture de l'image. Conclusion: Malgré une altération possible de la texture de l'image en UBD, la technique de reconstruction VEO est performante en réduction de dose et amélioration des images.

Gene expression patterns unveil a new level of molecular heterogeneity in colorectal cancer.

The recognition that colorectal cancer (CRC) is a heterogeneous disease in terms of clinical behaviour and response to therapy translates into an urgent need for robust molecular disease subclassifiers that can explain this heterogeneity beyond current parameters (MSI, KRAS, BRAF). Attempts to fill this gap are emerging. The Cancer Genome Atlas (TGCA) reported two main CRC groups, based on the incidence and spectrum of mutated genes, and another paper reported an EMT expression signature defined subgroup. We performed a prior free analysis of CRC heterogeneity on 1113 CRC gene expression profiles and confronted our findings to established molecular determinants and clinical, histopathological and survival data. Unsupervised clustering based on gene modules allowed us to distinguish at least five different gene expression CRC subtypes, which we call surface crypt-like, lower crypt-like, CIMP-H-like, mesenchymal and mixed. A gene set enrichment analysis combined with literature search of gene module members identified distinct biological motifs in different subtypes. The subtypes, which were not derived based on outcome, nonetheless showed differences in prognosis. Known gene copy number variations and mutations in key cancer-associated genes differed between subtypes, but the subtypes provided molecular information beyond that contained in these variables. Morphological features significantly differed between subtypes. The objective existence of the subtypes and their clinical and molecular characteristics were validated in an independent set of 720 CRC expression profiles. Our subtypes provide a novel perspective on the heterogeneity of CRC. The proposed subtypes should be further explored retrospectively on existing clinical trial datasets and, when sufficiently robust, be prospectively assessed for clinical relevance in terms of prognosis and treatment response predictive capacity. Original microarray data were uploaded to the ArrayExpress database (http://www.ebi.ac.uk/arrayexpress/) under Accession Nos E-MTAB-990 and E-MTAB-1026. © 2013 Swiss Institute of Bioinformatics. Journal of Pathology published by John Wiley & Sons Ltd on behalf of Pathological Society of Great Britain and Ireland.

Les migrations internationales des médecins d'Afrique : entre stratégies d'acteurs, politiques nationales et débats internationaux : les cas du Royaume-Uni, de la France et de la Suisse

Résumé Le débat sur la migration des professionnels de santé issus des pays pauvres, et particulièrement des pays africains, date principalement des années 90. La mise sur agenda international du problème est liée d'une part aux inquiétudes vis-à-vis de la détérioration globale des conditions de santé en Afrique et à la péjoration du ratio personnel qualifié/population et d'autre part aux effets des politiques volontaristes d'appel aux spécialistes des pays en développement de la part de plusieurs pays du nord. Les experts soulignent le contraste entre le recrutement croissant de personnels de santé qualifiés (infirmières, médecins) par les pays riches et le déficit de personnels de santé dans les pays du sud et principalement en Afrique subsaharienne. Le discours dominant s'écrit sous le mode de la dramatisation. L'ampleur de l'exode du personnel de santé et ses conséquences pour l'Afrique suscitent un nouvel intérêt pour la recherche sur le « brain drain » dans le secteur de la santé. Un grand nombre d'analyse cherche à mieux comprendre les rapports entre le « push » (les motifs qui poussent les professionnels de santé à vouloir partir) et le « pull » (la demande des pays développés). Notre travail de recherche, suscité par les interrogations internationales vise également à mesurer et à comprendre les facteurs de la migration des médecins africains. Toutefois, il se distingue de la littérature dominante en accordant une place particulière aux arrangements institutionnels des pays d'accueil et à la manière dont ils régulent l'accueil des médecins africains. Après avoir analysé d'un point de vue statistique les flux migratoires des médecins et avoir approfondi par des entretiens les raisons qui poussent au départ, notre thèse vise à mettre en évidence l'importance considérable de l'héritage et des arrangements institutionnels dans la place accordée aux médecins africains dans la profession médicale des pays d'accueil. Pour approfondir le second aspect, notre thèse a opté pour la comparaison de trois cas de figures nationaux offrant des contrastes importants: le Royaume-Uni, la France et la Suisse. Les trois pays diffèrent de manière flagrante par la place qu'occupent les médecins étrangers dans le secteur de la santé et plus spécifiquement des médecins d'origine africaine. L'analyse des conditions de recrutement et de la place qui est accordé aux médecins africains dans les pays européens révèle que les migrations des professionnels de santé et l'insertion professionnelle des médecins africains sont avant tout déterminées par les arrangements institutionnels instaurés par les différents pays au cours de leur histoire. Chacun des trois pays a construit de manière spécifique sa relation avec les médecins formés à l'étranger et avec les médecins africains. Les trois pays choisis illustrent trois modèles d'emploi des médecins africains : un modèle libéral de recrutement (UK), un modèle corporatiste (France) et un modèle « conservateur » (Suisse). L'européanisation exerce des effets différents dans les trois systèmes. Le recrutement européen devient la règle privilégiée du recrutement qui renforce les tendances à l' « exclusion » en France et en Suisse et conforte un retournement de politiques publiques amorcé depuis plusieurs années au Royaume-Uni. L'analyse des trajectoires globales et des spécificités nationales d'emploi révèle également le caractère fortement réducteur du discours global sur les migrations internationales des médecins et les possibles contradictions entre une éthique dite du développement (« hostile aux migrations des médecins en provenance des pays pauvres ») et une éthique du droit de la personne (« le droit universel de migrer »).

Global methylation state at base-pair resolution of the Caulobacter genome throughout the cell cycle.

The Caulobacter DNA methyltransferase CcrM is one of five master cell-cycle regulators. CcrM is transiently present near the end of DNA replication when it rapidly methylates the adenine in hemimethylated GANTC sequences. The timing of transcription of two master regulator genes and two cell division genes is controlled by the methylation state of GANTC sites in their promoters. To explore the global extent of this regulatory mechanism, we determined the methylation state of the entire chromosome at every base pair at five time points in the cell cycle using single-molecule, real-time sequencing. The methylation state of 4,515 GANTC sites, preferentially positioned in intergenic regions, changed progressively from full to hemimethylation as the replication forks advanced. However, 27 GANTC sites remained unmethylated throughout the cell cycle, suggesting that these protected sites could participate in epigenetic regulatory functions. An analysis of the time of activation of every cell-cycle regulatory transcription start site, coupled to both the position of a GANTC site in their promoter regions and the time in the cell cycle when the GANTC site transitions from full to hemimethylation, allowed the identification of 59 genes as candidates for epigenetic regulation. In addition, we identified two previously unidentified N(6)-methyladenine motifs and showed that they maintained a constant methylation state throughout the cell cycle. The cognate methyltransferase was identified for one of these motifs as well as for one of two 5-methylcytosine motifs.

Visualising microorganisms from molecules to cells.

10 images from FEMS articles have been selected to show the diversity of visualisation used in microbiology.

PDZ domain-binding motif regulates cardiomyocyte compartment-specific NaV1.5 channel expression and function.

BACKGROUND: Sodium channel NaV1.5 underlies cardiac excitability and conduction. The last 3 residues of NaV1.5 (Ser-Ile-Val) constitute a PDZ domain-binding motif that interacts with PDZ proteins such as syntrophins and SAP97 at different locations within the cardiomyocyte, thus defining distinct pools of NaV1.5 multiprotein complexes. Here, we explored the in vivo and clinical impact of this motif through characterization of mutant mice and genetic screening of patients. METHODS AND RESULTS: To investigate in vivo the regulatory role of this motif, we generated knock-in mice lacking the SIV domain (ΔSIV). ΔSIV mice displayed reduced NaV1.5 expression and sodium current (INa), specifically at the lateral myocyte membrane, whereas NaV1.5 expression and INa at the intercalated disks were unaffected. Optical mapping of ΔSIV hearts revealed that ventricular conduction velocity was preferentially decreased in the transversal direction to myocardial fiber orientation, leading to increased anisotropy of ventricular conduction. Internalization of wild-type and ΔSIV channels was unchanged in HEK293 cells. However, the proteasome inhibitor MG132 rescued ΔSIV INa, suggesting that the SIV motif is important for regulation of NaV1.5 degradation. A missense mutation within the SIV motif (p.V2016M) was identified in a patient with Brugada syndrome. The mutation decreased NaV1.5 cell surface expression and INa when expressed in HEK293 cells. CONCLUSIONS: Our results demonstrate the in vivo significance of the PDZ domain-binding motif in the correct expression of NaV1.5 at the lateral cardiomyocyte membrane and underline the functional role of lateral NaV1.5 in ventricular conduction. Furthermore, we reveal a clinical relevance of the SIV motif in cardiac disease.

Molecular interactions involved in the transactivation of the human T-cell leukemia virus type 1 promoter mediated by Tax and CREB-2 (ATF-4).

The human T-cell leukemia virus type 1 (HTLV-1) Tax protein activates viral transcription through three 21-bp repeats located in the U3 region of the HTLV-1 long terminal repeat and called Tax-responsive elements (TxREs). Each TxRE contains nucleotide sequences corresponding to imperfect cyclic AMP response elements (CRE). In this study, we demonstrate that the bZIP transcriptional factor CREB-2 is able to bind in vitro to the TxREs and that CREB-2 binding to each of the 21-bp motifs is enhanced by Tax. We also demonstrate that Tax can weakly interact with CREB-2 bound to a cellular palindromic CRE motif such as that found in the somatostatin promoter. Mutagenesis of Tax and CREB-2 demonstrates that both N- and C-terminal domains of Tax and the C-terminal region of CREB-2 are required for direct interaction between the two proteins. In addition, the Tax mutant M47, defective for HTLV-1 activation, is unable to form in vitro a ternary complex with CREB-2 and TxRE. In agreement with recent results suggesting that Tax can recruit the coactivator CREB-binding protein (CBP) on the HTLV-1 promoter, we provide evidence that Tax, CREB-2, and CBP are capable of cooperating to stimulate viral transcription. Taken together, our data highlight the major role played by CREB-2 in Tax-mediated transactivation.

Machine learning for geospatial data : algorithms, software tools and case studies

Résumé Cette thèse est consacrée à l'analyse, la modélisation et la visualisation de données environnementales à référence spatiale à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique (Machine Learning). L'apprentissage automatique peut être considéré au sens large comme une sous-catégorie de l'intelligence artificielle qui concerne particulièrement le développement de techniques et d'algorithmes permettant à une machine d'apprendre à partir de données. Dans cette thèse, les algorithmes d'apprentissage automatique sont adaptés pour être appliqués à des données environnementales et à la prédiction spatiale. Pourquoi l'apprentissage automatique ? Parce que la majorité des algorithmes d'apprentissage automatiques sont universels, adaptatifs, non-linéaires, robustes et efficaces pour la modélisation. Ils peuvent résoudre des problèmes de classification, de régression et de modélisation de densité de probabilités dans des espaces à haute dimension, composés de variables informatives spatialisées (« géo-features ») en plus des coordonnées géographiques. De plus, ils sont idéaux pour être implémentés en tant qu'outils d'aide à la décision pour des questions environnementales allant de la reconnaissance de pattern à la modélisation et la prédiction en passant par la cartographie automatique. Leur efficacité est comparable au modèles géostatistiques dans l'espace des coordonnées géographiques, mais ils sont indispensables pour des données à hautes dimensions incluant des géo-features. Les algorithmes d'apprentissage automatique les plus importants et les plus populaires sont présentés théoriquement et implémentés sous forme de logiciels pour les sciences environnementales. Les principaux algorithmes décrits sont le Perceptron multicouches (MultiLayer Perceptron, MLP) - l'algorithme le plus connu dans l'intelligence artificielle, le réseau de neurones de régression généralisée (General Regression Neural Networks, GRNN), le réseau de neurones probabiliste (Probabilistic Neural Networks, PNN), les cartes auto-organisées (SelfOrganized Maps, SOM), les modèles à mixture Gaussiennes (Gaussian Mixture Models, GMM), les réseaux à fonctions de base radiales (Radial Basis Functions Networks, RBF) et les réseaux à mixture de densité (Mixture Density Networks, MDN). Cette gamme d'algorithmes permet de couvrir des tâches variées telle que la classification, la régression ou l'estimation de densité de probabilité. L'analyse exploratoire des données (Exploratory Data Analysis, EDA) est le premier pas de toute analyse de données. Dans cette thèse les concepts d'analyse exploratoire de données spatiales (Exploratory Spatial Data Analysis, ESDA) sont traités selon l'approche traditionnelle de la géostatistique avec la variographie expérimentale et selon les principes de l'apprentissage automatique. La variographie expérimentale, qui étudie les relations entre pairs de points, est un outil de base pour l'analyse géostatistique de corrélations spatiales anisotropiques qui permet de détecter la présence de patterns spatiaux descriptible par une statistique. L'approche de l'apprentissage automatique pour l'ESDA est présentée à travers l'application de la méthode des k plus proches voisins qui est très simple et possède d'excellentes qualités d'interprétation et de visualisation. Une part importante de la thèse traite de sujets d'actualité comme la cartographie automatique de données spatiales. Le réseau de neurones de régression généralisée est proposé pour résoudre cette tâche efficacement. Les performances du GRNN sont démontrées par des données de Comparaison d'Interpolation Spatiale (SIC) de 2004 pour lesquelles le GRNN bat significativement toutes les autres méthodes, particulièrement lors de situations d'urgence. La thèse est composée de quatre chapitres : théorie, applications, outils logiciels et des exemples guidés. Une partie importante du travail consiste en une collection de logiciels : Machine Learning Office. Cette collection de logiciels a été développée durant les 15 dernières années et a été utilisée pour l'enseignement de nombreux cours, dont des workshops internationaux en Chine, France, Italie, Irlande et Suisse ainsi que dans des projets de recherche fondamentaux et appliqués. Les cas d'études considérés couvrent un vaste spectre de problèmes géoenvironnementaux réels à basse et haute dimensionnalité, tels que la pollution de l'air, du sol et de l'eau par des produits radioactifs et des métaux lourds, la classification de types de sols et d'unités hydrogéologiques, la cartographie des incertitudes pour l'aide à la décision et l'estimation de risques naturels (glissements de terrain, avalanches). Des outils complémentaires pour l'analyse exploratoire des données et la visualisation ont également été développés en prenant soin de créer une interface conviviale et facile à l'utilisation. Machine Learning for geospatial data: algorithms, software tools and case studies Abstract The thesis is devoted to the analysis, modeling and visualisation of spatial environmental data using machine learning algorithms. In a broad sense machine learning can be considered as a subfield of artificial intelligence. It mainly concerns with the development of techniques and algorithms that allow computers to learn from data. In this thesis machine learning algorithms are adapted to learn from spatial environmental data and to make spatial predictions. Why machine learning? In few words most of machine learning algorithms are universal, adaptive, nonlinear, robust and efficient modeling tools. They can find solutions for the classification, regression, and probability density modeling problems in high-dimensional geo-feature spaces, composed of geographical space and additional relevant spatially referenced features. They are well-suited to be implemented as predictive engines in decision support systems, for the purposes of environmental data mining including pattern recognition, modeling and predictions as well as automatic data mapping. They have competitive efficiency to the geostatistical models in low dimensional geographical spaces but are indispensable in high-dimensional geo-feature spaces. The most important and popular machine learning algorithms and models interesting for geo- and environmental sciences are presented in details: from theoretical description of the concepts to the software implementation. The main algorithms and models considered are the following: multi-layer perceptron (a workhorse of machine learning), general regression neural networks, probabilistic neural networks, self-organising (Kohonen) maps, Gaussian mixture models, radial basis functions networks, mixture density networks. This set of models covers machine learning tasks such as classification, regression, and density estimation. Exploratory data analysis (EDA) is initial and very important part of data analysis. In this thesis the concepts of exploratory spatial data analysis (ESDA) is considered using both traditional geostatistical approach such as_experimental variography and machine learning. Experimental variography is a basic tool for geostatistical analysis of anisotropic spatial correlations which helps to understand the presence of spatial patterns, at least described by two-point statistics. A machine learning approach for ESDA is presented by applying the k-nearest neighbors (k-NN) method which is simple and has very good interpretation and visualization properties. Important part of the thesis deals with a hot topic of nowadays, namely, an automatic mapping of geospatial data. General regression neural networks (GRNN) is proposed as efficient model to solve this task. Performance of the GRNN model is demonstrated on Spatial Interpolation Comparison (SIC) 2004 data where GRNN model significantly outperformed all other approaches, especially in case of emergency conditions. The thesis consists of four chapters and has the following structure: theory, applications, software tools, and how-to-do-it examples. An important part of the work is a collection of software tools - Machine Learning Office. Machine Learning Office tools were developed during last 15 years and was used both for many teaching courses, including international workshops in China, France, Italy, Ireland, Switzerland and for realizing fundamental and applied research projects. Case studies considered cover wide spectrum of the real-life low and high-dimensional geo- and environmental problems, such as air, soil and water pollution by radionuclides and heavy metals, soil types and hydro-geological units classification, decision-oriented mapping with uncertainties, natural hazards (landslides, avalanches) assessments and susceptibility mapping. Complementary tools useful for the exploratory data analysis and visualisation were developed as well. The software is user friendly and easy to use.

L'Océan de Münsingen BE : une mosaïque entre l'air et l'eau

Les deux mosaïques bien connues des thermes de la villa de Münsingen ont été récemment restaurées et sont aujourd'hui exposées dans le parc d'une fabrique de la commune bernoise. C'est l'occasion de faire le point sur les fouilles entreprises autour du secteur de la découverte depuis 1941, confirmant ainsi l'existence d'une façade de villa de plus de 100 m, bordée par une aile saillante ou une annexe renfermant une zone thermale. Le frigidarium en est constitué d'une pièce d'accès à médaillon central avec tête d'Océan et d'une salle de bains à abside décorée de poissons et de dauphins. L'analyse des motifs amène à repérer au moins trois mains à l'oeuvre sur les pavements, reflétant les tendances de la seconde moitié du IIe siècle et du début du IIIe siècle apr. J.-C. Le maître d'atelier, sans doute installé à Avenches, s'est occupé d'Océan, centrant son discours sur son abondante chevelure d'où sortent deux monstres marins et deux dauphins, allégorie de l'Univers et de l'Empire romain.

The design and characterization of receptor-selective APRIL variants.

A proliferation-inducing ligand (APRIL), a member of the TNF ligand superfamily with an important role in humoral immunity, is also implicated in several cancers as a prosurvival factor. APRIL binds two different TNF receptors, B cell maturation antigen (BCMA) and transmembrane activator and cylclophilin ligand interactor (TACI), and also interacts independently with heparan sulfate proteoglycans. Because APRIL shares binding of the TNF receptors with B cell activation factor, separating the precise signaling pathways activated by either ligand in a given context has proven quite difficult. In this study, we have used the protein design algorithm FoldX to successfully generate a BCMA-specific variant of APRIL, APRIL-R206E, and two TACI-selective variants, D132F and D132Y. These APRIL variants show selective activity toward their receptors in several in vitro assays. Moreover, we have used these ligands to show that BCMA and TACI have a distinct role in APRIL-induced B cell stimulation. We conclude that these ligands are useful tools for studying APRIL biology in the context of individual receptor activation.

Knot localization in proteins.

The backbones of proteins form linear chains. In the case of some proteins, these chains can be characterized as forming linear open knots. The knot type of the full chain reveals only limited information about the entanglement of the chain since, for example, subchains of an unknotted protein can form knots and subchains of a knotted protein can form different types of knots than the entire protein. To understand fully the entanglement within the backbone of a given protein, a complete analysis of the knotting within all of the subchains of that protein is necessary. In the present article, we review efforts to characterize the full knotting complexity within individual proteins and present a matrix that conveys information about various aspects of protein knotting. For a given protein, this matrix identifies the precise localization of knotted regions and shows the knot types formed by all subchains. The pattern in the matrix can be considered as a knotting fingerprint of that protein. We observe that knotting fingerprints of distantly related knotted proteins are strongly conserved during evolution and discuss how some characteristic motifs in the knotting fingerprints are related to the structure of the knotted regions and their possible biological role.

Tolerogenic dendritic cells and their role in induction of immune tolerance

Les cellules dendritiques sont des cellules du système immunitaire qui permettent d'instruire les lymphocytes T, autres cellules de ce système, pour mettre en place une réponse immunitaire adaptée afin de combattre et vaincre une infection. Ces cellules dendritiques vont reconnaître des motifs spécifiquement exprimés par des pathogènes par l'intermédiaire de récepteurs exprimés à leur surface. En détectant ces molécules, elles vont s'activer et subir diverses modifications pour pouvoir activer les lymphocytes T. Elles vont alors interagir avec les lymphocytes Τ et transférer les informations nécessaires pour que ces cellules s'activent à leur tour et produisent différentes protéines de façon à éliminer le pathogène. En fonction du type de pathogène, les informations transférées entre les cellules dendritiques et les lymphocytes seront différentes de manière à produire la réponse immunitaire la mieux adaptée pour supprimer l'élément infectieux. Dans le corps, les cellules dendritiques circulent continuellement afin de détecter les éléments étrangers. Quand elles reconnaissent une protéine étrangère, elles la phagocytent, c'est-à-dire qu'elles la mangent afin de pouvoir la présenter aux lymphocytes T. Mais quand elles phagocytent un élément étranger, elles peuvent également prendre des éléments du soi, comme par exemple quand elles phagocytent une cellule infectée par un virus. Les cellules dendritiques doivent alors être capables de différentier les molécules du soi et du non-soi de façon à ne pas induire une réponse en présentant un antigène du soi aux lymphocytes T. D'autant plus que lors de leur développement, les lymphocytes Τ qui sont capables de reconnaître le soi sont éliminés mais ce système n'est pas parfait et donc certains lymphocytes Τ auto-reactifs peuvent se trouver dans le corps. Il existe ainsi d'autres mécanismes en périphérie du site de développement pour inhiber ces lymphocytes Τ auto-reactifs. Ce sont les mécanismes de tolérance. Quand les lymphocytes Τ induisent une réponse aux antigènes du soi, cela résulte à des maladies auto-immunes. Dans mon projet de recherche, nous avons travaillé avec des lignées de cellules dendritiques, c'est-à-dire des cellules dendritiques semblables à celles que l'on peut trouver in vivo mais qui sont immortalisées, elles peuvent donc être cultiver et manipuler in vitro. Nous avons génétiquement modifiées ces lignées cellulaires pour qu'elles expriment des molécules immunosuppressives afin d'étudier comment induire une tolérance immunitaire, c'est-à-dire si l'expression de ces molécules permet d'éviter de générer une réponse immunitaire. Pour cela, nous avons utilisé des modèles murins de tumeurs et de maladies auto-immunes. Nous avons démontré que ces lignées de cellules dendritiques peuvent être un grand outil de recherche pour étudier les bénéfices de différentes molécules immuno-modulatrices afin d'induire une tolérance immunitaire à différents antigènes. - Les cellules dendritiques sont responsables de l'induction des réponses immunitaires adaptatives. Suite à une infection microbienne, les cellules dendritiques s'activent, elles induisent l'expression de molécules de costimulation à leur surface, sécrètent des cytokines et induisent la différentiation des cellules Τ effectrices et mémoires. De plus, les cellules dendritiques ont un rôle important dans l'induction et la maintenance de la tolérance immunitaire au niveau du thymus et en périphérie, en induisant l'anergie, la délétion ou la conversion des cellules Τ naïves en cellules régulatrices. Dans notre groupe, une nouvelle lignée de cellules dendritiques appelée MuTu a été crée par la culture de cellules dendritiques tumorales isolées à partir d'une rate d'une souris transgénique, dans laquelle l'expression de l'oncogène SV40 et du GFP sont sous le contrôle du promoteur CD1 le, et sont ainsi spécifiquement exprimés dans les cellules dendritiques. Ces nouvelles lignées appartiennent au sous-type des cellules dendritiques conventionnelles exprimant CD8a. Elles ont conservé leur capacité d'augmenter l'expression des marqueurs de costimulation à leur surface ainsi que le production de cytokines en réponse à des ligands des récepteurs Toll, ainsi que leur capacité à présenter des antigènes associés aux molécules du complexe majeur d'histocompatibilité (CMH) de classe I ou II pour activer la prolifération et la différentiation des lymphocytes T. En utilisant un système de transduction de lentivirus de seconde génération, ces nouvelles lignées de cellules dendritiques ont été génétiquement modifiées pour sur-exprimer des molécules immunosuppressives (IL-10, TGFP latent, TGFp actif, Activin A, Arginase 1, IDO, B7DC et CTLA4). Ces lignées permettent d'étudier de manière reproductible le rôle de ces molécules potentiellement tolérogènes sur les réponses immunitaires in vitro et in vivo. Ces lignées potentiellement tolérogènes ont été testées, tout d'abord, in vitro, pour leur capacité à inhiber l'activation des cellules dendritiques, à bloquer la prolifération des cellules Τ ou à modifier leur polarisation. Nos résultats démontrent qu'en réponse à une stimulation, la sur-expression des molécules costimulatrices et la sécrétion de molécules pro- inflammatoires est réduite quand les cellules dendritiques sur-expriment l'IL-10. La sur¬expression de TGFp sous sa forme active induit le développement de cellules régulatrices CD4+ CD25+ Foxp3+ et bloque la réponse CD8 cytotoxique tandis que la sur-expression de CTLA4 à la surface des cellules dendritiques inhibe une réponse Thl et induit des lymphocytes Τ anergiques. Ces lignées ont également été utilisées pour étudier l'induction de tolérance in vivo. Tout d'abord, nous avons étudié l'induction de tolérance dans un modèle de développement de tumeurs. En effet, quand les lignées tumorales sont transférées dans les lignées de souris C57BL/6, elles sont reconnues comme du non-soi du à l'expression de l'oncogène SV40 et du GFP et sont éliminées. Ce mécanisme d'élimination a été étudié en utilisant une lignée de cellules dendritiques modifiée pour exprimer la luciférase et qui a permis de suivre le développement des tumeurs par de l'imagerie in vivo dans des animaux vivants. Ces lignées de cellules dendritiques MuTu sont éliminées dans la souris C57BL/6 par les lymphocytes CD8 et l'action cytotoxique de la perforine. Après plusieurs injections, les cellules dendritiques sur-exprimant CTLA4 ou l'actif TGFp peuvent casser cette réponse immunitaire inhérente aux antigènes de la lignée et induire le développement de la tumeur dans la souris C57BL/6. Le développement tumoral a pu être suivi en mesurant la bioluminescence émise par des cellules dendritiques modifiées pour exprimer à la fois l'actif TGFp et la luciférase. Ces tumeurs ont pu se développer grâce à la mise en place d'un microenvironnement suppressif pour échapper à l'immunité en recrutant des cellules myéloïde suppressives, des lymphocytes CD4 régulateurs et en induisant l'expression d'une molécule inhibitrice PD-1 à la surface des lymphocytes CD8 infiltrant la tumeur. Dans un deuxième temps, ces lignées tolérogènes ont également été testées dans un modèle murin de maladies auto-immunes, appelé l'encéphalomyélite auto-immune expérimental (EAE), qui est un modèle pour la sclérose en plaques. L'EAE a été induite dans la souris par le transfert de cellules de ganglions prélevées d'une souris donneuse préalablement immunisée avec une protéine du système nerveux central, la glycoprotéine myéline oligodendrocyte (MOG) émulsifiée dans de l'adjuvant complet de Freund. La vaccination des souris donneuses et receveuses avec les cellules sur-exprimant l'actif TGFP préalablement chargées avec la protéine MOG bloque l'induction de l'EAE. Nous sommes actuellement en train de définir les mécanismes qui permettent de protéger la souris du développement de la maladie auto-immune. Dans cette étude, nous avons ainsi démontré la possibilité d'induire la tolérance in vivo et in vitro à différents antigènes en utilisant nos nouvelles lignées de cellules dendritiques et en les modifiant pour exprimer des molécules immunosuppressives. En conséquence, ces nouvelles lignées de cellules dendritiques représentent un outil pour explorer les bénéfices de différentes molécules ayant des propriétés immuno-modulatrices pour manipuler le système immunitaire vers un phénotype tolérogène. - Dendritic cells (DC) are widely recognized as potent inducers of the adaptive immune responses. Importantly, after microbial infections, DC become activated, induce co- stimulation, secrete cytokines and induce effector and memory Τ cells. DC furthermore play an important role in inducing and maintaining central and peripheral tolerance by inducing anergy, deletion or commitment of antigen-specific naïve Τ cells into regulatory Τ cells. In our group, stable MuTu DC lines were generated by culture of splenic DC tumors from transgenic mice expressing the SV40 large Τ oncogene and the GFP under DC-specific CDllc promoter. These transformed DC belong to the CD8a+ conventional DC subtype and have fully conserved their capacity to upregulate co-stimulatory markers and produce cytokines after activation with Toll Like Receptors-ligands, and to present Major Histocompatibility class-I or MHCII-restricted antigens to activate Τ cell expansion and differentiation. Using a second- generation lentiviral transduction system, these newly developed MuTu DC lines were genetically modified to overexpress immunosuppressive molecules (IL-10, latent TGFp, active TGFp, Activin A, Arginase 1, IDO, B7DC and CTLA4). This allows to reproducibly investigate the role of these potentially tolerogenic molecules on in vitro and in vivo immune responses. These potentially tolerogenic DC were tested in vitro for their ability to inhibit DC activation, to prevent Τ cell proliferation and to modify Τ cell polarization. Our results show that the upregulation of costimulatory molecules and the secretion of pro-inflammatory cytokines were reduced upon stimulation of DC overexpressing IL-10. The overexpression of active TGFP induced the development of CD4+ CD25+ Foxp3+ regulatory Τ cells and inhibited the cytotoxic CD8 Τ cell response as shown by using the OT-II Τ cell system whereas the surface expression of CTLA-4 on DC prevented the Thl response and prompted an anergic antigen-specific Τ cell response. These MuTu DC lines were also used in vivo in order to study the induction of tolerance. First we addressed the induction of tolerance in a model of tumorogenesis. The adoptively transferred tumor cell lines were cleared in C57BL/6 mice due to the foreign expression of SV40 LargeT and GFP. The mechanism of clearance of MuTu DC line into C57BL/6 mice was investigated by using luciferase-expressing DC line. These DC line allowed to follow, by in vivo imaging, the tumor development in living animals and determined that MuTu DC lines were eliminated in a perforin-mediated CD8 Τ cell dependent and CD4 Τ cell independent response. After multiple injections, DC overexpressing CTLA4 or active TGFp could break the immune response to these inherent antigens and induced DC tumorogenesis in wild type mice. The tumor outgrowth in C57BL/6 mice was nicely observed by double-transduced DC lines to express both luciferase and active TGFp. actTGFp-DC tumor was shown to recruit myeloid-derived suppressor cells, induce CD4+ CD25+ Foxp3+ regulatory Τ cells and induce the expression of the inhibitory receptor PD-1 on tumor- infiltrating CD8+ Τ cells in order to escape tumor immunity. Tolerogenic DC lines were also tested for the induction of tolerance in a murine model of autoimmune disease, the experimental autoimmune encephalitis (EAE) model for human multiple sclerosis. EAE was induced in C57BL/6 mice by the adoptive transfer of lymph node cells isolated from donor mice previously immunized by a protein specific to the central nervous system, the myelin oligodendrocyte glycoprotein (MOG) emulsified in the complete freund adjuvant. The vaccination of donor and recipient mice with MOG-pulsed actTGFP-DC line prevented EAE induction. We are still investigating how the active TGFP protect mice from EAE development. We generated tolerogenic DC lines inducing tolerance in vitro and in vivo. Thereby these MuTu DC lines represent a great tool to explore the benefits of various immuno-modulatory molecules to manipulate the immune system toward a tolerogenic phenotype.

Interest rates mapping

The present study deals with the analysis and mapping of Swiss franc interest rates. Interest rates depend on time and maturity, defining term structure of the interest rate curves (IRC). In the present study IRC are considered in a two-dimensional feature space - time and maturity. Exploratory data analysis includes a variety of tools widely used in econophysics and geostatistics. Geostatistical models and machine learning algorithms (multilayer perceptron and Support Vector Machines) were applied to produce interest rate maps. IR maps can be used for the visualisation and pattern perception purposes, to develop and to explore economical hypotheses, to produce dynamic asset-liability simulations and for financial risk assessments. The feasibility of an application of interest rates mapping approach for the IRC forecasting is considered as well. (C) 2008 Elsevier B.V. All rights reserved.

Fine structural variations of alphabeta TCRs selected by vaccination with natural versus altered self-antigen in melanoma patients

Immunotherapy of cancer is often performed with altered "analog" peptide Ags optimized for HLA class I binding, resulting in enhanced immunogenicity, but the induced T cell responses require further evaluation. Recently, we demonstrated fine specificity differences and enhanced recognition of naturally presented Ag by T cells after vaccination with natural Melan-A/MART-1 peptide, as compared with analog peptide. In this study, we compared the TCR primary structures of 1489 HLA-A*0201/Melan-A26-35-specific CD8 T cells derived from both cohorts of patients. Although a strong preference for TRAV12-2 segment usage was present in nearly all patients, usage of particular TRAJ gene segments and CDR3 composition differed slightly after vaccination with natural vs analog peptide. Moreover, TCR β-chain repertoires were broader after natural than analog peptide vaccination. In all patients, we observed a marked conservation of the CDR3β amino acid composition with recurrent sequences centered on a glycyl-leucyl/valyl/alanyl-glycyl motif. In contrast to viral-specific TCR repertoires, such "public" motifs were primarily expressed by nondominant T cell clonotypes, which contrasted with "private" CDR3β signatures frequently found in T cell clonotypes that dominated repertoires of individual patients. Interestingly, no differences in functional avidity were observed between public and private T cell clonotypes. Collectively, our data indicate that T cell repertoires generated against natural or analog Melan-A peptide exhibited slightly distinct but otherwise overlapping and structurally conserved TCR features, suggesting that the differences in binding affinity/avidity of TCRs toward pMHC observed in the two cohorts of patients are caused by subtle structural TCR variations.